lstm

Przewiń wpisy ↓	lstm
2025-07-21 (00:24) MultiTest Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6363	wpis nr 1 572 915 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Kostka Niezupełnie tak robię, chodziło o przykład prostej sieci, typu jedno wejście, jedno wyjście, choć wcale by nie było dziwne użycie gotowca który przeanalizuje 10 ostatnich wyników i podaje 10 liczb do mini wsród ktorych trafia się całe 5 albo wyświetli częstości 4,5 do których pasuje wiele liczb ze statystyki, do wyboru. Może być i wektor ale trzeba sprawdzić czy nauka nie była by trudniejsza niż ocena 1 gdy została w przykładzie trafiona liczba 15 z oceną 1 - trafiona.
2025-07-21 (00:45) MultiTest Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6363	wpis nr 1 572 917 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Zrozumieć działanie sieci. Sieć dostaje dane wejściowe: 4,5 na wyjsciu jest etykieta 9 Sieć dostaje dane wejściowe: 3,4 na wyjsciu jest etykieta 7 Sieć próbuje nauczyć się, jaka wartość powinna być wypisana jako etykieta. Nie wie, że to dodawanie. Tylko wnioskuje z etykiety i kolejnych przykładów Teraz gdy jest wytrenowana to: podajemy 2, 3 - odpowiada 5 podajemy 5, 6 - odpowiada 11 podajemy 4, 4 - odpowiada 8 Nie znając matematyki poprawnie dodaje I to właśnie pokazuje ten efekt - potęgę uczenia przez dane, nie przez reguły.
2025-07-21 (12:45) Marriusz2 Data rejestracji: 2009-06-02 Ilość postów: 2754	wpis nr 1 572 934 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Może to nie do uwierzenia ale skorzystanie z SN dla prognozowania liczb losowych nie jest łatwe i wymaga sporej wiedzy . Mogłoby się komuś wydawać ,że skoro to takie proste narzędzie no to co drugi wygrywa . Zaprojektowanie SN w tej dziedzinie to wyczyn umysłu wynalazcy . Ale warto. Pierwsze schody to super umiejętność SN do zapamiętywania . Każda SN najłatwiej uczy się na pamięć . Trzeba wszystko zrobić aby jej to uniemozliwić . Sposobów jest mnóstwo więc należy je użyć . SN wszystko zrobi aby nauczyć się na pamięć . Efekt jest taki iż w testach wszystko jest ok . Ale kiedy chcemy otrzymać prawdziwe wyniki -kicha . Drugim zagadnieniem i to wążniejszym jest przygotowanie parametrów . Tu nie ma mowy o jakiś pewniakach czy częstościach czy innych bzdurach bo to nie poważne . Zresztą SN sama zweryfikuje takie bzdety . ....cdn
2025-07-21 (13:50) MultiTest Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6363	wpis nr 1 572 939 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Typy z małej sieci - pierwszy test na szybko pod plusa: 18, 71, 74, 49, 31, 78, 9, 8, 36, 76, 3, 5, 50, 25, 73, 27, 56, 68, 46, 58
2025-07-21 (14:07) Marriusz2 Data rejestracji: 2009-06-02 Ilość postów: 2754	wpis nr 1 572 941 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Najpierw trochę o standaryzcji neuronowej . Wszystkie pliki są zapisywane w txt w separacji tabulatorem ale zdarza się też przecinkiem . Pliki z ustawieniami sieci mają nazwy standardowe Siec1.net , Siec2.mlp Wszystkie parametry zapisywane są w tym pliku .Praktycznie wszystkie programy AI mają jedną standaryzację . Nas intersują tak zwane patterns . Te z kolei zapisywane są w plikach tekstowych dane.dat I tu jest najwięcej nieporozumień z sieciami neuronowymi . Niezrozumienie co to jest patterns . To jedna lekcja . Przychodzi nauczyciel i mówi uczniom . Jak macie parametr 1,parametr,2,parametr,3......parametr 10 To te parametry są właściwe dla liczby 17 . Liczbę 17 mizemy podać SN dwojako . Bezpośrednio 17 -jednym neuronem . Ale pamiętajmy film Mars i wtedy jak rozróżnić 15 od 17 od 18 . Na filmie Mars jest opisane to zagadnienie
2025-07-21 (17:24) MultiTest Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6363	wpis nr 1 572 952 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Nie ma żadnej standaryzacji neuronowej, chyba że ma Marsie. Neurony to nie kulki, a skalowanie to co innego. W części plików ale nie wszystkich, dane zapisuje się oddzielone przecinkiem i jest to tak popularny format pliku tekstowego że ma swoją specjalną nazwą CSV oznacza Comma-Separated Values, czyli „wartości rozdzielone przecinkami”. W pracy z arkuszem np. Excelem czasem używa się jako separatora, nie przecinka, nie średnika tylko tabulatora. Choć można zapisać plik tektowy z dowolnym rozszerzeniem innym niż .txt lub .csv , net po kropce to nie ma takiego standardu ani takiego zwyczaju żeby zapisywać siec jako Siec1.net , Siec2.mlp Natomiast .net jest bardzo popularny w nazwach domen internetowych i adresach mailowych ze względu na swoją nazwę. Bardziej prawdziwie użyć .mat dla Matlaba. Ja używam jak tysiące innych programujących w sieci zapisu siec1.h5 Używane jest też .pt .pt .pkl. Film Mars też pamietam i tam jest to dobrze opisane.
2025-07-21 (17:57) Marriusz2 Data rejestracji: 2009-06-02 Ilość postów: 2754	wpis nr 1 572 956 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Multiest nie przeszkadzaj . Bo nic się nie dowiesz . A nic nie wiesz . Na sieciach się nie znasz . Masz szansę coś się dowiedzieć . Ja poczekam . Jak się uspokoisz to napiszę kilka istotnych spraw o istocie Patterns.O czym nie wiesz . Na razie --- wpis edytowano 2025-07-21 17:59 ---
2025-07-21 (20:58) MultiTest Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6363	wpis nr 1 572 975 [ CZCIONKA MONOSPACE ] "napiszę kilka istotnych spraw o istocie Patterns.O czym nie wiesz ." Niczego nie napiszesz bo nie wiesz że Pattern to wzorzec dla sieci neuronowej , chyba że chcesz używać Dark Patterns czyli technik manipulacji. Zamiast opowiadania bajek lepiej rozwiń temat że masło jest maślane, będzie z pożytkiem dla obronności i całej ludzkości a w temacie "jak lać wodę do silnika" przeszkadzać nie bedę. I wogóle czasu szkoda. --- wpis edytowano 2025-07-21 21:04 ---
2025-07-22 (06:11) heme24 Data rejestracji: 2015-12-08 Ilość postów: 361	wpis nr 1 573 020 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Z tą pamięcią w sieciach to masz Mariusz rację, tylko jak to wykorzystać w praktyce ? Popatrz na multitesta jak potrafi praktycznie coś zaproponować. Ta ostatnia propozycja jego jest warta przetestowania. Pozdrawiam.
2025-07-25 (21:06) heme24 Data rejestracji: 2015-12-08 Ilość postów: 361	wpis nr 1 573 416 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Naszła mnie taka dygresja czy faktycznie lstm ? czy nie ma nic lepszego ? bo ja chyba znowu zmieniłem zdanie. Czy nie chodzi o wzorce ? Pozdrawiam.
2025-07-28 (13:48) MultiTest Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6363	wpis nr 1 573 719 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Naszła mnie taka dygresja czy faktycznie lstm ? czy nie ma nic lepszego ? bo ja chyba znowu zmieniłem zdanie. Czy nie chodzi o wzorce ? ===================================== heme24 Zaitun Time Series to był dobry wybór, ale czy nie ma nic lepszego ? We wszystkich statystykach analizuje się przecież poprzednie losowania i za dobrą baze losowań uważa się taką gdzie losowania są ułożone kolejno zgodnie z numerem losowania i datą. Przecież taki układ to nic innego jak szeregi czasowe a używanie takiego szeregu jak kolejnych częstosci i odstępów liczby to normalne i typowe dla odpowiedniego modelu sieci z tego programu. Jednak żaden z modeli w ZTS nie ma LSTM, tam neuron niczego nie pamięta po tym jak przekazał stan wagi do następnego/następnych neuronów. To może być niewystarczające dla pełnej analizy " Co jest po czym " Czy zależy nam żeby neuron "pamietał coś więcej " ? Można to porównać np. do rozmowy telefonicznej. Podjęcia decyzji czy odebrać telefon ? Na danych wejściowych, kto dzwoni , w jakiej porze ? jako wagi, to twoje preferencje, czy lubisz tą osobe , czy o tej porze odbierasz telefon. Suma tego wszystkiego do sygnał do decyzji, odbieram czy nie ? W analogii do LSTM na decyzję odebrania telefonu może wpłynąć dodatkow pamięć tego że ta osoba już 3 razy dzwoniła, albo że to spam. Można tą analogię przenieść też na typowania liczb: Jeśli liczba 17 "dzwoni" — a sieć pamięta, że ostatnio była często trafna to uwzgledni to zwiększy wagi w kontekście danego zakresu i liczba zostaje wybrana. Nauka takich preferencji to utrwalenie wzorca - w przypadku typowania liczb - reguły że ma tak samo trafnie działać na nowych losowaniach. Utrzymanie trwałej pamieci aby ponownie nie uczyć to jedno z najważniejszych wyzwań jak zapisać te rozmaite dane bo że zapisać trzeba ten "ulotny stan" to nawet wie kilkuletnie dziecko z smarfonem że musi zapisać stan gry żeby wrócić do niej jak mamusia chce taką "zabawę " przerwać.
2025-07-28 (22:17) heme24 Data rejestracji: 2015-12-08 Ilość postów: 361	wpis nr 1 573 779 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Multitest z ta pamięcią chodzi o to że sieć uczy się na blachę, a w zasadzie to nie ma czego się uczyć. Bardziej chodzi o jakieś wzorce.Czy lstm nie są za dokładne? Są inne sieci choćby sieci Hopfielda, czy autoencodery . Pozdrawiam.
2025-07-28 (23:14) MultiTest Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6363	wpis nr 1 573 803 [ CZCIONKA MONOSPACE ] heme24 Tak, jeśli sieć ma dużo warstw, neuronów lub parametrów w stosunku do danych, może „nauczyć się” dosłownie każdego przykładu, wykuć jak powiedziałeś na blachę, zamiast rozpoznać uogólnione zależności, pasujące do rożnych przykładów, czyli wzorce a nie jakieś tam wzorce. Nie musi to być wcale kwestia LSTM, raczej w tym przypadku mocniejszy sygnał powinien bardziej inspirować do tworzenia pasującej reguły dla różnych przypadków, tak jak w tym przykładzie z telefonem. A z tym uczeniem na blachę to oczywiście są znane techniki dla takiego problemu ale może najpierw chyba zaczynać od małych wartosci ustawień i wprowadzać naprawdę przemyślane dane. Wybrany model sieci zalezy od tego jak pasuje do Twojego pomysłu a nie odwrotnie. Nie będzie tych pomysłów wprost z książek , z forum , z internetu. Tak to nie działa. --- wpis edytowano 2025-07-28 23:29 ---
2025-07-30 (14:25) MultiTest Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6363	wpis nr 1 573 955 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Po przeanalizowaniu: Najlepsze: Typowanie liczby w określonym kontekście np. "powrotów" Najlepsza: LSTM Hopfield na inne eksperymenty.
2025-07-30 (18:48) heme24 Data rejestracji: 2015-12-08 Ilość postów: 361	wpis nr 1 573 972 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Multitest nie badałem sieci kontekstowej, na razie wkładam dane liczbowe bez kontekstu. I tu sieci Hopfielda ,rbm i autoencodery daja lepsze rezultaty, chociaż jestem na początku i może to złudzenie. A jak tworzysz architekturę sieci Hopfielda i rbm bo to nie jest proste i jednoznaczne , bo nie ma uczenia. Pozdrawiam.
2025-08-02 (00:05) MultiTest Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6363	wpis nr 1 574 290 [ CZCIONKA MONOSPACE ] heme24 Nie ma jakiejś specjalnej sieci kontekstowej choć za taką można uznać LSTM z użyciem w kontekście czasowym. Gdy mówię o kontekście to mam na myśli pomysły która mają zwiększać "wygrywalność" liczby. Jeden może pasować do LSTM inny na przykład do Hopfielda chociaż tu nie wiem... Czy mam ze staruszkiem Hopfieldem puzzle układać ? Widzisz sens rekonstrukcji wzorca? To może już lepiej Autoenkoder dla pomysłu na "brakujące" liczby ?
2025-08-02 (09:25) heme24 Data rejestracji: 2015-12-08 Ilość postów: 361	wpis nr 1 574 298 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Multitest widzę sens w tego rodzaju sieciach zwłaszcza RBM ,na razie to początek i może to być złudzenie, ale wyniki ciekawe. Czy mogę ci przesłać na maila moją sieć ? ty jesteś specem od sieci to może zaproponujesz jakieś zmiany. I będę miał tez pytanie do ciebie , ale nie na forum. Pozdrawiam.
2025-08-02 (21:26) MultiTest Data rejestracji: 2020-08-05 Ilość postów: 6363	wpis nr 1 574 369 [ CZCIONKA MONOSPACE ] heme24, W RBM mogą być ciekawe wyniki. Można spróbować pójść w kierunku "inteligentnej statystyki". ale forum jest jak tuba... Pozdrawiam.
2025-08-03 (17:02) heme24 Data rejestracji: 2015-12-08 Ilość postów: 361	wpis nr 1 574 446 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Witam. Multitest polecam GaussianRBM , zauważ że te sieci jako nieliczne lubią liczby żywe czyli bezpośrednie. Ale to początki badania. Pozdrawiam.
2025-08-06 (19:30) Marriusz2 Data rejestracji: 2009-06-02 Ilość postów: 2754	wpis nr 1 574 806 [ CZCIONKA MONOSPACE ] Phenomena ========================================= To tajemnicze słowo może zrozumieć tylko taki człowiek ,który chce wygrać w grę losową i podchodzi do sprawy poważnie . Musi także mieć wielką wyobraźnię . Tacy ,którzy mają własne ugruntowane poglądy nie mają szans . Phenomena to zjawisko mechanizmu liczb losowych . Niestety to trzeba wymyśleć a nikt nie opisze Phenomena w internecie . -------------------------------------------------------------------------------- W naszym przypadku Phenomena to zjawisko takie: jutrzejszy wynik zależy od poprzednich wyników . Czyli wszystko odbywa się w czasie . No i sieci neuronowe typu Backpropagation do tego się nie nadają . W 1996 roku do POlski zaczęły docierać pierwsze sygnały o powstaniu nowej grupy sieci neuronowych . Sieci rekurencyjnych . Sieci typu Backpropagation charakteryzują się tym ,że sygnał przepływa tylko w jedną stronę:Od wejścia do wyjścia . W sieciach rekurencyjnych stosuje się sprzężenie zwrotne między wyjściem a wejściem sieci . Tak dzieje się właśnie w naszym mózgu . Była to nowa epoka w dziedzinie sieci neuronowych . MOżna zrobić taki rachunek : w siecich Backpropagation hipotetyczna inteligencja to 100 w sieciach rekurencyjnych to 20.000 jednostek. Dlaczego ? W sieci mającej 20 neuronów może być tysiąc sprzężeń i to kilku rodzajów : jak symetrycznych i niesymetrycznych . W 1996 roku otworzył się nowy świat , Takiego narzędzie dotąd nie mieliśmy. cdn..


\| Dodaj wpis w tym temacie \| Spis tematów \| Wyniki lotto	Strona: 1 2 ... 17 18 19 20 Wyślij wiadomość do admina Czcionka o stałej szerokości

Forum strony www.multipasko.pl [Regulamin]